nlp - 从张量流中的多个嵌入中嵌入查找

Question

构建一个 doc2Vec 算法，需要有多个嵌入。词向量有嵌入，同时文档本身也有嵌入。该算法的工作方式类似于 CBOW 模型，但文档嵌入也用于每个使用给定窗口训练的文档。因此，如果我们有一个包含 5 个单词的窗口，我们会继续遍历这 5 个单词，但是对于每个窗口，我们将始终包含文档嵌入向量本身，以便我们可以对其进行更新。

Answer 1

只需连接它们：

input_tensor = tf.concat(1, [wordembedding_tensor, documentembedding_tensor])

然后输入张量是您的输入。